أظهرت دراسة جديدة أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يحدد بشكل أدق حالات الاعتداء الجسدي على الأطفال في أقسام الطوارئ من طرق التشخيص التقليدية.
طور الباحثون نموذجًا للتعلم الآلي الذي قام بتحليل أنماط الإصابات ومؤشرات إساءة الاستخدام بدلاً من الاعتماد فقط على رموز التشخيص.
خفض نهج الذكاء الاصطناعي معدلات التشخيص الخاطئ، والتي تبين أنها تبلغ حوالي 8.5% عند استخدام رموز إساءة الاستخدام القياسية وحدها.
من خلال تقديم رؤية أوضح لاتجاهات إساءة معاملة الأطفال، يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي أن تساعد الأطباء على التدخل في وقت مبكر وأن تحمي الأطفال المعرضين للخطر بشكل أكثر فعالية.
حللت الدراسة 3,317 زيارة لقسم الطوارئ عبر سبعة مستشفيات للأطفال، مع التركيز على الحالات التي تتعلق بأطفال أقل من 10 سنوات.
وشمل ما يقرب من ثلاثة أرباع الحالات أطفال أقل من عامين، مما يسلط الضوء على ضعف هؤلاء السكان.
https://neurosciencenews.com/ai-child-abuse-detection-28741/
طور الباحثون نموذجًا للتعلم الآلي الذي قام بتحليل أنماط الإصابات ومؤشرات إساءة الاستخدام بدلاً من الاعتماد فقط على رموز التشخيص.
خفض نهج الذكاء الاصطناعي معدلات التشخيص الخاطئ، والتي تبين أنها تبلغ حوالي 8.5% عند استخدام رموز إساءة الاستخدام القياسية وحدها.
من خلال تقديم رؤية أوضح لاتجاهات إساءة معاملة الأطفال، يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي أن تساعد الأطباء على التدخل في وقت مبكر وأن تحمي الأطفال المعرضين للخطر بشكل أكثر فعالية.
حللت الدراسة 3,317 زيارة لقسم الطوارئ عبر سبعة مستشفيات للأطفال، مع التركيز على الحالات التي تتعلق بأطفال أقل من 10 سنوات.
وشمل ما يقرب من ثلاثة أرباع الحالات أطفال أقل من عامين، مما يسلط الضوء على ضعف هؤلاء السكان.
https://neurosciencenews.com/ai-child-abuse-detection-28741/
Comments
Be the first to add a comment
Log in to comment